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111.
芒稻河特大桥主桥为(77+3×130+82)m预应力混凝土刚构-连续梁组合体系桥,主墩基础位于深水区,承台施工时抽水最大水头达18.7m。采用钢板桩围堰施工承台,围堰最大平面尺寸为45.6m×16.8m,采用拉森Ⅳw型钢板桩,单根桩长36m,围堰内设置5道内支撑。采用有限元软件,计算围堰3个主要施工工况下钢板桩和内支撑的变形、应力,以及围堰封底抽水完成工况下封底混凝土的抗浮安全系数和应力,计算结果均满足要求。施工时,采用定位导向架和平面定位框限位插打钢板桩,内支撑采用工厂拼装现场分层整体吊装、水下抄垫等工艺,应用水下分阶段吸泥、水下二次封底等施工技术,实现了深水钢板桩围堰快速安全施工。 相似文献
112.
自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络(MDN)层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM(Next Generation SIMulation)数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明:与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。 相似文献
113.
岩溶桩基的应用随岩溶地区交通工程建设的快速发展而越来越普遍,如何评价桩端岩溶顶板稳定性成为岩溶桩基设计的关键问题之一,针对目前桩端岩溶顶板稳定性分析平面假设的不完善性,考虑溶蚀作用形成的溶洞所具有的空间形态特征进行岩溶桩基稳定性分析。首先,将基桩作用下的岩溶顶板分别简化为固支梁、抛物线拱、圆拱与固支双向板等承载模型,采用结构力学与双向板分析理论建立不同模型的桩端岩溶顶板抗弯最小安全厚度计算方法;其次,通过计算结果对比分析,揭示岩溶顶板最小安全厚度随矢高的变化规律;在分析岩溶顶板冲切破坏与剪切破坏形式的基础上,探讨桩端岩溶顶板破坏模式的控制因素及其影响规律,进而获得桩端荷载、石灰岩抗拉强度、溶洞跨度与矢高等因素对桩端岩溶顶板承载特性的影响规律;然后,基于溶洞钻孔探测所得地质勘查信息构建岩溶桩基稳定性分析流程,提出考虑溶洞空间形态特征的岩溶桩基稳定性分析方法;最后,通过工程案例具体分析桩端岩溶顶板最小安全厚度及其破坏模式随矢高的变化规律。研究结果表明:桩端岩溶顶板破坏模式不仅与溶洞跨度、桩径有关,而且与溶洞形态及其矢高也密切相关,此外,石灰岩抗拉强度对岩溶顶板稳定性的影响同样较大,详细全面的工程勘察资料能使桩端岩溶顶板稳定性分析结果更接近实际情况。 相似文献
114.
115.
老城区排水管道改造由于邻近现状建筑及其他管线,施工难度较大,其中新建管道接入现状管道的节点设计既需考虑减少现状管道的断水时间,又需保证施工期间现状管道的安全,是排水管道改造的难点。结合上海老城区某道路改建工程,针对工程中顶管d1 800接入现状d2 200合流干管给出了接入方案以及对d2 200合流干管的保护方案,并采用有限元软件midas GTS NX对施工过程进行了模拟分析,通过模拟得出接入和保护方案满足对d2 200管道保护要求的结论。所提出的方案为其他类似老城区管道改造工程提供了有益的参考。 相似文献
116.
立柱是大面积基坑水平支撑体系的重要组成部分,而在基坑围护设计施工时,采用型钢结合水泥土搅拌桩作为立柱桩的情况较为少见。为此,介绍了某SMW工法桩围护基坑工程中,型钢结合水泥土搅拌桩作为立柱桩的应用情况,以期为类似工程提供一定参考。 相似文献
117.
针对鹰厦线K290 795~905段路堑边坡建立稳定性分析模型,并开展有限元数值计算.通过分析坡体各段的受力情况,得到各个单元的主应力及剪应力大小,并结合极限平衡计算分析了坡体稳定性,论证了降雨作用下容重、内摩擦角变化对坡体稳定性的影响,探讨了设置抗滑桩前后及其在降雨作用下的抗滑工程效果. 相似文献
118.
119.
城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化. 相似文献
120.